python進級学習——独学ノート

目次

初心を学ぶ

第一章

リスト、辞書、コレクションにおいて必要なデータをフィルタする

.

リスト:リスト解析がより良い

試験データ

を生成する.

fliter関数

を使用

リスト解析

辞書

試験データ

を生成する.

辞書解析

集合

試験データ

を生成する.

集合解析

は、データの可読性を向上させるためにメタグループに命名された

である.

定義定数代替列挙量

試験データ

を生成する.

定数

を定義する

namedtuple(tupleの内蔵サブクラス)

を使用

工場

の導入と生成

namedtupleとアクセス

を生成する

統計シーケンスの要素の出現回数

反復積算法

試験データ

を生成する.

統計結果を格納辞書

を生成する.

反復累積

Collections.Counter

構築パッケージクラスCounrer:このcounterにはすでに統計結果が

あります.

most_commentのサブメソッドを使用:出現頻度が最も高い3つのリスト

を見つける.

辞書のカスタムソート

内蔵関数sort

試験データ

を作成する

zip

を使用

はlambda関数

に結合する

複数の辞書の共通キーを見つける

試験データ

を生成する.

用&公共健

を求めます

は辞書に対して秩序を保つ:辞書

を入力順に記録する.

collections.OrderedDict

ユーザの履歴(有限ログ)

を実現

collections.deque

は、記録保存および読み出し

を実現する.

第2章

反復オブジェクトの生成と順方向反復

collectionsのiteratableとiterator

を使用

ジェネレータ関数

ジェネレータ関数を含むクラスのパッケージ

順方向反復および逆方向反復

case説明

用例説明

反復器のスライス操作

itertools.islice

並列反復および直列反復

zip関数を使用して、マージ後の反復

itertools.chian

を使用

第三章

複数の区切り文字処理文字列

用re.split

文字列接合

文字列フォーマット:左中右

文字列削除指定内容

第四章

csvデータの読み書き

読み書きjsonデータ

初心を学ぶ
規範学習pythonは、後続の機械学習に基礎を築くと考えている.
第一章
リスト、辞書、コレクションで必要なデータをフィルタ
リスト:リストの解析がより良い
テストデータの生成

from random import randint
data = [randint(-10,10) for _ in range(10)]

fliter関数の使用

for i in ( filter(lambda x : x >=0,data)):
    print(i)

リスト解析

[x for x in data if x>=0]

辞書
テストデータの生成

from random import randint
dict = {x :randint(60,100)for x in range(1,21)}

ディクショナリ解析

{k:v for k,v in dict.items() if v>90 }

しゅうごう
テストデータの生成

from random import randint
s = set ( [ randint(-10,10) for _ in range(10)] )

集合解析

{x for x in s if x>0}

データの可読性を向上させるためにメタグループに名前を付ける
データ構造は固定され、メタグループが使用されます.しかしindexはメタグループの内容にアクセスし、非常に不便です.
列挙の代わりに定数を定義する
テストデータの生成

student = ('Jax',20,'male','201764681188')

定数の定義

NAME,AGE,SEX = 0,1,2
student[NAME]

namedtuple(tupleの内蔵サブクラス)の使用
工場のインポートと生成

from collections import namedtuple
Student = namedtuple('Student',['name','age','male','ID'])

namedtupleの生成とアクセス

s = Student('jax',16,'m','2017')
s.name

統計シーケンス内の要素の出現回数
反復積算法
テストデータの生成

data = [ randint(0,20) for _ in range(30)]

統計を格納する辞書の生成

ans = dict.fromkeys(data,0)

反復累積

ans = dict.fromkeys(data,0)
 for x in data:
        ans[x]+=1

Collections.Counter
パッケージクラスCounrerの構築:このcounterには統計結果があります

c2 = Counter(data)

most_commentのサブメソッドを使用する:出現頻度が最も高い3つのリストを見つける

c2.most_comment(3)

辞書のカスタムソート
内蔵関数sort
テストデータの作成

from random import randint
dict = {x:randint(60,100) for x in 'xyzabc'}

zipの使用

sorted(zip(dict.values(),dict.keys()))

コンビネーションlambda関数

sorted(dict.items(),key = lambda x : x[1])

複数の辞書の共通キーを見つける
テストデータの生成

round1 =  {x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
round2 =  {x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
round3 =  {x:randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}

公共の健を求めます

round1.keys()&round2.keys()&round3.keys()

ディクショナリの順序付け:入力順にディクショナリを記録します.
collections.OrderedDict

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict()
d[key] = value;

ユーザーの履歴の実装(有限ログ)
collections.deque

from collections import deque
q = deque([],queueSize）
q.apend(record)

記録の保存と読み取りを実現
保存＃ホゾン＃

import pickle
pickle.dump(q,open('history','w'))

読み取り

q2 = pickle.load(open('history'))

第二章
反復オブジェクトの生成と順方向反復
反復可能オブジェクト(list,string)から反復器オブジェクトiter()を得る
collectionsのiteratableとiteratorの使用
skip
ジェネレータ関数
ジェネレータ関数を含むクラスのパッケージ

class PrimeNumbers:
    def __init__(self,start,end):
        self.start = start
        self.end = end

    def isPrimeNum(self,k):
        if k<2:
            return False
        
        for i in range(2,k):
            if k%i == 0:
                return False
        return True

    #  __iter__  ， PrimeNumbers   
    def __iter__(self):
        for k in range(self.start,self.end+1):
            if self.isPrimeNum(k):
                yield k

テストプログラム

for x in PrimeNumbers(1,100):
    print(x)

順方向反復と逆方向反復
ケース説明

from collections import Iterable,Iterator
l = [1,2,3,4,5]
#  
for x in iter(l):
    print(x)
#  
for x in reversed(l):
    print(x)

実際には、順方向反復にはインタフェース__init_()が必要であり、逆方向反復にはインタフェース__reversed_()が必要である.
使用例の説明
浮動小数点ジェネレータ

class FloatRange:
    def __init__(self,start,end,step=0.1):
        self.start = start
        self.end = end
        self.step = step
    
    def __iter__(self):
        t = self.start
        while t <= self.end:
            yield t
            t +=self.step

    def __reversed__(self):
        t = self.end
        while t >= self.start:
            yield t
            t -=self.step

for i in FloatRange(1.0,4.0,0.5):
    print(i)

print('-'*6)

for i in reversed( FloatRange(1.0,4.0,0.5) ):
    print(i)

反復器のスライス操作
itertools.islice

#islice     f    
from itertools import islice
#f      ，   none  
for line in islice(f,100,300):
	print(line)

並列反復と直列反復
zip関数を使用して、マージ後の反復

#zip   ，for   
for c,m,e in zip(chinese,math,english):
	print(...)

itertools.chianの使用

for x in chain([1,2,3,4],[5,6,7]):
	print(...)

第三章
複数の区切り文字列
string.splitで区切り文字が1つしか含まれない場合
re.splitで

s = "abc,ef;gi"
import re
print(re.split(r'[,;]+',s))

文字列の結合

''.join(['abc','123','45'])
#  join         ，       
list = ['abc',123,45]
''.join(str(x) for x in list)

文字列フォーマット:左中右

'abc'.ljust(20)

文字列削除指定

#      
s = '   abc\t\r   123   '
s.strip()
#s = '---abc   123+++'
#s.strip(r'-+')

#    
s[:3]+s[5:]

#replace
s.replace(' ','')

#  re.sub
import re
re.sub('[\t\r]','',s)

第四章
csvデータの読み書き

import csv
rf = open('1.csv','rb')
#reader  1.csv     
reader = csv.rader(rf)

wf = open('2.csv','wb')
writer = csv.writer(wf)
weiter.writerow(...)

jsonデータの読み書き

#python->jason
l  = ['1','2',"abc"]
j1 = json.dumps(l)

#jason->python
l2 = jason.loads(j1)